Dữ liệu định tính và định lượng trong doanh nghiệp

·

3 min read

Thím đang "phêêêêêêêêêêêêê" trong thị trường kinh doanh đầy cạnh tranh? Thím "thèm" thu hút khách hàng, tăng doanh thu, và đưa doanh nghiệp đi lên? Bí quyết chính là sức mạnh phi thường của dữ liệu.

Hãy tưởng tượng thím đang quản lý một rạp chiếu phim. Khán giả là những "thượng đế", và thím là chủ chốt để mang đến trải nghiệm tuyệt vời cho họ. Nhưng làm thế nào để thu hút họ, giữ chân họ, và "ÉP" quay lại lần nữa?

Dữ liệu chính là câu trả lời. Nó giống như một bản đồ kho báu, dẫn dắt thím đến những hiểu biết sâu sắc về khách hàng của mình. Nhưng không phải tất cả dữ liệu đều được tạo ra theo cùng một cách. Nó có hai loại: dữ liệu định lượng (Quantitative Data)dữ liệu định tính (Qualitative Data). Hãy để tui phân tích chúng.

Dữ liệu định tính (Qualitative Data)Dữ liệu định lượng (Quantitative Data)
Tập trung vào các nhómPhỏng vấn có cấu trúc
Phân tích văn bản trên mạng xã hộiKhảo sát
Đánh giá trên ý kiến cá nhânThăm dò ý kiến (Bình chọn)

Dữ liệu định lượng

Hãy tưởng tượng các thím làm việc tại một rạp chiếu phim. Dữ liệu định lượng giống như doanh số bán vé - xung quanh là những con số. Thím có thể theo dõi những thứ như:

  • Lượng khách: Có bao nhiêu người đến xem phim theo thời gian?

  • Lợi nhuận quầy dịch vụ: Kiếm được bao nhiêu tiền từ đồ ăn và nước uống?

  • Suất chiếu phổ biến: Khung giờ nào đông khách nhất?

Dữ liệu này rất "ngon" để hiểu các xu hướng và đưa ra các quyết định cơ bản.

Ví dụ, nếu thím thấy lượng khán giả tăng vọt trong các ngày lễ, thím có thể lên lịch kêu thêm nhân viên vào làm những thời điểm đó.

Dữ liệu định tính

Nhưng những con số không nói lên toàn bộ câu chuyện. Dữ liệu định tính giống như nghe trực tiếp từ khách hàng. Nó giúp thím hiểu "Why" đằng sau những con số. Đây là cách thím có thể sử dụng nó tại rạp chiếu phim:

  • Sự hài lòng ở quầy dịch vụ: Khảo sát khách hàng có thích đồ ăn hay nước uống không?

  • Sở thích xem phim buổi tối: Tại sao mọi người chọn lịch chiếu nhất định? Có thể khách muốn một suất chiếu muộn hơn để ăn tối cho thoải mái.

  • Giá vé "nhạy cảm": Nếu giá tăng thì mọi người có sẵn sàng trả tiền không?

Thông tin này giúp thím đưa ra lựa chọn thông minh hơn. Có thể thím chỉnh sửa thực đơn quầy hoặc đưa ra thời gian chiếu mới sau này dựa trên những ý kiến của khách hàng.

"Hoà quyện" hoàn hảo: Nấu chúng

Kết quả tốt nhất đến từ việc sử dụng cả hai loại dữ liệu cùng nhau. Dữ liệu định lượng cho biết những gì đang xảy ra, và dữ liệu định tính cho biết lý do tại sao. Bằng cách hiểu cả con số và lý do đằng sau chúng, thím có thể đưa ra những quyết định giúp khách hàng hài lòng và phát triển doanh nghiệp.

Ví dụ: biết rằng lượng người xem phim vào lúc 8 giờ tối là không đủ. Tạo khảo sát có thể cho biết rằng mọi người thích một suất chiếu muộn hơn. Vì vậy, thím có thể đổi lịch chiếu dựa trên cả dữ liệu về lượng khán giả và phản hồi của khách hàng.

Vì vậy, lần tới khi đưa ra quyết định kinh doanh, hãy nhớ sức mạnh của cả dữ liệu định lượng và định tính. Nó là cặp đôi hoàn hảo để hiểu khách hàng và đạt được thành công.